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インターネットボット（ウェブロボットまたはロボットとも呼ばれる）[ 1 ]は、インターネット上で自動化されたタスク（スクリプト）を実行するソフトウェアアプリケーションであり、通常はメッセージングなどの人間の活動を大規模に模倣することを目的としています。[ 2 ]インターネットボットはクライアント/サーバーモデルでクライアントの役割を果たしますが、サーバーの役割は通常ウェブサーバーが担います。インターネットボットは、人間が行うよりもはるかに速く、単純で反復的なタスクを実行できます。ボットの最も広範な用途はウェブクローリングであり、自動化されたスクリプトがウェブサーバーから情報を取得、分析、ファイル化します。すべてのウェブトラフィックの半分以上はボットによって生成されています。[ 3 ]
ウェブサーバーによるボットの制限方法は様々です。サーバーによっては、robots.txtウェブサイト上でボットがどのように動作すべきかを規定するルールを含むファイルを用意しているところもあります。ルールに従わないボットは、理論的には該当するウェブサイトへのアクセスを拒否される可能性がありますが、実際には、ウェブサイトの所有者がボットにルールに従うよう強制したり、ボットの作成者や実装者がrobots.txtファイルを読み、承認するようにしたりすることができます。検索エンジンのクローラーのように「良い」ボットもあれば、政治キャンペーンのようにウェブサイトやアプリケーションへの悪意のある攻撃を仕掛けるために使用される「悪い」ボットもあります[ 4 ]。[ 3 ]
一部のボットは、インスタントメッセージ（IM）、インターネットリレーチャット（IRC）、またはFacebookボットやTwitterボットなどの他のWebインターフェースを介して、インターネットベースのサービスのユーザーと通信します。これらのチャットボットは、人々が平易な英語で質問し、それに対して応答を作成することを可能にします。このようなボットは、天気、郵便番号情報、スポーツのスコア、通貨やその他の単位の変換などのレポートを処理することがよくあります。 [ 5 ]その他は、 AOLインスタントメッセンジャーやMSNメッセンジャーのSmarterChildのように、エンターテイメントに使用されます。
IRCボットのその他の役割としては、会話チャンネルを傍受し、参加者が発した特定のフレーズに対して（パターンマッチングに基づいて）コメントすることが挙げられます。これは、新規ユーザー向けのヘルプサービスとして、あるいは不適切な言葉遣いを検閲するために使用されることがあります。
ソーシャルボットは、ソーシャルネットワーキングのユーザー間でサービスやつながりを確立するために、反復的な一連の指示を実行するアルゴリズムの集合です。ネットワーキングボットのさまざまな設計の中で最も一般的なのは、人間のユーザーと会話するように設計されたアルゴリズムであるチャットボットと、人間の行動を模倣して人間のユーザーと同様のパターンで会話するように設計されたアルゴリズムであるソーシャルボットです。ソーシャルボットの歴史は、1950年代のアラン・チューリングと、チューリングテストで承認された一連の指示コードを設計するという彼のビジョンに遡ることができます。1960年代には、ジョセフ・ワイゼンバウムが、人工知能アルゴリズムの初期の指標と考えられている自然言語処理コンピュータプログラムであるELIZAを作成しました。ELIZAは、コンピュータプログラマーが行動パターンを一連の指示に一致させることができるタスク指向プログラムを設計するきっかけとなりました。その結果、自然言語処理は人工知能とソーシャルボットの開発において影響力のある要素となっています。情報や思想がソーシャルメディア上で急速に広まるにつれ、革新的な技術進歩も同様のパターンで進められている。
2016年の米国総選挙や2017年の英国総選挙など、最近の選挙における政治的干渉の報告[ 6 ]は、ボットの設計と設計者の間で倫理が問われることから、ボットがより普及しているという考えを生み出した。南カリフォルニア大学のコンピュータ科学者であるエミリオ・フェラーラは、Communications of the ACMに報告し[ 7 ] 、事実確認や情報検証を実施するためのリソースが不足していることが、ソーシャルメディアプラットフォーム上でこれらのボットに関する大量の虚偽の報告や主張につながっていると述べた。Twitterの場合、これらのボットのほとんどは、政治的な議題を支持するキーワードやフレーズをターゲットにしてリツイートする検索フィルター機能でプログラムされている。ボットの注意は、ソーシャルメディアプラットフォーム全体に未検証の情報を拡散するようにプログラムされているが[ 8 ]、敵対的な政治情勢の後にプログラマーが直面する課題である。ボット効果とは、フェラーラが報告した、ボットと人間のユーザーの社会化によって個人情報の漏洩やボットのコードの倫理外の二極化の影響に対する脆弱性が生じる現象であり、ギロリー・クレイマーが感情的に不安定なユーザーの行動とボットが彼らに与える影響を観察し、現実認識を変化させた研究で確認された。[ 7 ]
自動取引機能におけるボットの使用については、大きな論争が巻き起こっている。オークションサイトのeBayは、第三者企業がボットを使ってサイト上で掘り出し物を探すのを阻止しようと法的措置を取ったが、このやり方はeBayにとって裏目に出て、さらに多くのボットの注目を集める結果となった。英国を拠点とする賭け取引所Betfairは、ボットからのトラフィックが非常に多かったため、ボットプログラマー向けのWebサービスAPIを立ち上げ、それを通じてボットのやり取りを積極的に管理できるようにした。
ボットファームは、 Apple App StoreやGoogle Playなどのオンラインアプリストアで、順位を操作したり[ 9 ] 、肯定的な評価やレビューを増やしたりするために使用されていることが知られています[ 10 ] 。
インターネットボットの急速な成長形態の一つがチャットボットです。2016年にFacebook Messengerが開発者にプラットフォーム上でのチャットボットの設置を許可して以来、同アプリだけでチャットボットの使用が爆発的に増加しています。最初の6か月でMessenger用に3万個のボットが作成され、2017年9月までに10万個に増加しました。[ 11 ] SnatchBotのCTOであるAvi Ben Ezra氏はForbesに対し、同社のチャットボット構築プラットフォームの使用から得られた証拠は、ウェブサイト上の「ライブチャット」がボットに置き換えられることで、近い将来、何百万時間もの人的労働が節約されることを示していると語りました。[ 12 ]
企業はインターネットボットを使用してオンラインでのエンゲージメントを高め、コミュニケーションを効率化しています。企業はコスト削減のためにボットを使用することが多く、消費者とのコミュニケーションに人を雇う代わりに、効率的な新しい方法を開発しています。これらのチャットボットは顧客の質問に答えるために使用され、たとえば、ドミノ・ピザはFacebook Messenger経由で注文を受け付けることができるチャットボットを開発しました。チャットボットにより、企業は従業員の時間を他のタスクに割り当てることができます。[ 13 ]
ボットの悪用例の 1 つは、ボットネットによるサービス拒否攻撃など、ネットワークコンピュータに対する自動攻撃の調整と実行です。インターネットボットまたはウェブボットは、クリック詐欺を実行するためにも使用でき、最近ではコンピュータゲームボットとしてMMORPGゲーム周辺にも出現しています。もう 1 つのカテゴリはスパムボットで、通常は広告リンクを追加して、インターネット上に大量のコンテンツをスパムしようとするインターネットボットです。ウェブサイトの 94.2% 以上がボット攻撃を受けています。[ 3 ]
以下のような種類の悪意のあるボット（およびボットネット）が存在します。
2012年、ジャーナリストのパーシー・フォン・リピンスキーは、CNN iReportで数百万のボットまたはボットによる閲覧数やpingビューを発見したと報告した。CNN iReportは、iReporterのクリス・モローのアカウントから数百万の閲覧数をひっそりと削除した。[ 20 ] CNNが偽の閲覧数から得た広告収入が広告主に返還されたかどうかは不明である。
最も広く使われているボット対策技術はCAPTCHAです。提供元としては、 recaptcha、Minteye、Solve Media、NuCaptchaなどが挙げられます。しかし、CAPTCHAはボット対策として万全ではありません。コンピュータによる文字認識、セキュリティ上の脆弱性、CAPTCHAの解決を安価な労働者に外注するなどによって、しばしば回避されてしまうからです。
学術調査においては、自動テスト実施ボットからの保護は、調査結果の正確性と一貫性を維持するために不可欠です。これらのボットに対する適切な対策を講じなければ、調査結果は歪んだり不正確になったりする可能性があります。研究者らは、ボットを調査から排除する最善の方法は、そもそもボットの侵入を許さないことだと指摘しています。調査の参加者は、職場の既存の部署やグループなど、信頼できる情報源から選ばれるべきです。こうすることで、悪意のあるボットが調査に侵入する機会をなくすことができます。
ボット対策のもう一つの方法として、前述のCAPTCHAテストがあります。CAPTCHAとは「完全自動化公開チューリングテスト」の略です。このテストは、人間なら簡単に解けるがボットにはできないような課題を提示することで、本物のユーザーとボットを素早く区別するためによく用いられます。例えば、歪んだ文字や数字を認識したり、交通量の多い道路の信号機など、画像内の特定の部分を選び出したりといった課題です。CAPTCHAは、短時間で完了でき、手間もかからず、実装も容易なため、優れた対策となります。
ボット対策に特化した企業も存在し、DataDome、Akamai、Impervaなどがその例です。これらの企業は、DDoS攻撃、インフラ攻撃、そしてサイバーセキュリティ全般から顧客を守るための防御システムを提供しています。これらの企業の料金は高額になる場合が多いものの、提供されるサービスは、大企業にとっても中小企業にとっても非常に重要なものとなり得ます。
ボットに関して、主に懸念される点が2つあります。それは、分かりやすさと対面でのサポートです。人間の文化的背景は、ソーシャルボットとのコミュニケーション方法に影響を与えます。また、オンラインボットがオンライン上で人間になりすますことができると認識し、その存在を強く意識する人もいます。そのため、ソーシャルボットとのやり取りに不安を感じるユーザーもいます。
多くの人は、ボットは人間よりはるかに知能が低いので、尊敬に値しないと考えている。[ 2 ]
ミンスン・キムは、ソーシャルロボットとのコミュニケーションにおいて発生する可能性のある5つの懸念事項または問題点として、人々の感情を傷つけないこと、押し付けを最小限に抑えること、他者からの不承認、明確さの問題、そしてメッセージがどれだけ効果的に伝わるかを挙げた。[ 2 ]
ソーシャルボットに反対する人々は、ソーシャルボットが人間関係の真の創造を阻害すると主張している。[ 2 ]ソーシャルボットへの反対意見では、ソーシャルボットの使用はプライバシー保護に新たな不必要な層を追加するとも指摘されている。多くのユーザーは、個人情報が確実に保護されるよう、ソーシャルボットに関するより厳格な法規制を求めている。ソーシャルボットをどう扱うべきか、どこまで許容すべきかという議論は今も続いている。
近年、政治討論プラットフォームやソーシャルメディア上の政治は、極めて不安定で予測不能な様相を呈している。政治討論の場にソーシャルボットが登場したことで、多くのユーザーは議論や選挙結果への影響を懸念している。ソーシャルメディア上で最も問題となっているのはX（旧Twitter）であり、そこではボットと実際のユーザーの両方によって激しい政治討論が繰り広げられている。その結果、これらのプラットフォーム上での政治討論の悪用や、ユーザー間の情報に対する不信感の高まりといった事態が生じている。
ウィキメディア・コモンズにあるボット関連のメディア